基于A-CDM的航班延误恢复研究

发布时间：2020-08-13 10:14

【摘要】：在民航运输领域中,航班延误由多重原因造成且难以避免。航班延误干扰了航空公司按照航班计划表的正常运行,不仅会给乘客带来诸多的不便,同时也会对航空公司造成严重的经济损失,有时甚至会影响航空公司的声誉。因此,提高延误后航班的调度能力,提升航班准点率,已成为航空公司运行控制管理中的工作重点。机场协同决策是一个以提高机场整体运营效率为目标的系统。主要特点是提高航班运行过程中事件的可预见性,优化资源利用以及尽量减少航班延误。按照民航局规定,国内各大机场均需部署机场协同决策系统(A-CDM),旨在减少航班延误,提升航班正常率。如何将机场协同决策系统机制运用到航班延误恢复中,成为航空公司和机场共同面临的研究课题。在此之前国内外诸多学者从多个不同角度对航班延误恢复进行了研究。如何降低航空公司延误成本以及减少旅客延误时间,尽最大可能提升旅客服务满意度,一直是航班延误恢复研究的重点和热点。本文以机场协同决策机制为基础,研究时隙分配以及机场、管制和航空公司三方信息共享协同决策的特点,并考虑协同过程中各方偏好,构建航班延误恢复模型。首先,将依据A-CDM时隙机制构建的时隙交换模型与以往的时隙压缩模型进行对比,分析其优劣性,确定了时隙分配在航班调配中的重要性。接下来在时隙分配模型的基础上,提出了考虑到航班相互依赖性的航班延误取消模型,旨在为航空公司提供一个可以权衡航班延误调度策略的方案。最后,本文在实例验证中对该模型的可行性进行了分析,表明对于大型枢纽机场,该模型的应用将会大幅缩减航空公司延误成本。
【学位授予单位】：中国民用航空飞行学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F562
【图文】：

延误成本

图 3.4 延误成本结构航空公司内部时隙优化实际上是通过 A-CDM 系统来完成内部时隙的相互协调。例航空公司可以将一趟上座率较低的航班暂时延误，然后将另一架拥有更大运载能力的航班时刻提前，并将上座率较低的航班乘客协调至本航班，由此减少延误。.1 模型优化约束条件集合划分法在时隙交换过程中，对于提供“至多”、“至少”交换条件的问题能够提供的解决方案。但过多的变量使得这种方法难以应对除最值之外的所有情况。在本节将讨论建立一种具有边界约束的网络流问题。将定义为所有可能交换的集合，二对时隙交换用表示，其实际意义为航空公司愿意将航班下调至不时刻，并将航班向上调至不晚于的时刻。接下来将讨论时隙协调问题模型立。

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图 3.5 时隙网络约束结构求解算法M 的核心机制不是将单个的航班起降录入到系统的时刻表中，而公司，由此产生了针对空管单方决策的 RBS（Recovering Beam法与协同决策时隙交换机制下的压缩算法。算法是根据航空公司航班时刻表，为航空公司创建航班时刻时隙的算法，航空公司根据其原先预定的离港时间分配航班时刻。如果，航空公司并不愿意放弃这趟航班所占用的时刻，这是在 CDM 情，由此所产生的问题就是机场、管制及航空公司三部门对于航低下，离港时段可能分配给了已经取消的航班，因此无法将这段航班。但是，RBS 算法的最终结果其实并不应被视为机场航班的

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也就是说，这种大面积航班延误的情况下，将会产生没有分配到航班的时刻。压缩算法的目的就是在航班计划中，不断地向上移动航班以填充这些时刻，使整个机场的航班时刻得以充分利用。压缩算法的基本思想是让航空公司对已经产生的时隙进行“回收再利用”，为了说明这种算法，采用图 3.6 进行示例。图 3.6 的左侧表示在执行压缩算法之前航班的初始分配计划，与每个航班相对应的是其最早离港时间，每个时隙都会有一个相应的时段。需要注意的是，假设 A2 航班取消（深色部分）。图 3.6 的右侧表格为执行了时隙压缩算法之后的航班时刻表格。第一步，压缩算法尝试填充由于航空公司 A 取消航班 A2 造成的航班时刻 2 空缺。由于航空公司 a1 没有可以使用该航班时刻的航班，所以将该时隙分配给了航班 b1，而航空公司获得时隙 3 的所有权。对于时隙 3 重复该过程，这将导致航班 c1 分配给时隙3，并将时隙 4 的所有权转交给 a。那么现在，时隙 4 就可以由航空公司 a 来使用，并将其分配给航班 a3。

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